সরল চলমান গড় ক্রসওভার কৌশল

লেখক:চাওঝাং, তারিখঃ ২০২৪-০১-৩০ ১৫ঃ৩৯ঃ৩৯
ট্যাগঃ

সারসংক্ষেপ

সহজ চলমান গড় ক্রসওভার কৌশলটি দুটি চলমান গড়ের ক্রসওভারের উপর ভিত্তি করে, একটি দ্রুত চলমান গড় (দ্রুত এমএ) এবং একটি ধীর চলমান গড় (ধীর এমএ) । যখন দ্রুত এমএ ধীর এমএ এর উপরে অতিক্রম করে তখন এটি দীর্ঘ (ক্রয় করে) যায় এবং যখন দ্রুত এমএ ধীর এমএ এর নীচে অতিক্রম করে তখন দীর্ঘ অবস্থানটি বন্ধ করে দেয়।

নীতি

কৌশলটি দুটি চলমান গড় ব্যবহার করে। একটি হ'ল স্বল্পমেয়াদী দ্রুত এমএ যা দামের পরিবর্তনে দ্রুত প্রতিক্রিয়া জানায়। অন্যটি হ'ল দীর্ঘমেয়াদী ধীর এমএ যা স্বল্পমেয়াদী ওঠানামা ফিল্টার করে এবং দীর্ঘমেয়াদী প্রবণতা আরও ভাল প্রতিফলিত করে। যখন দ্রুত এমএ ধীর এমএ এর উপরে অতিক্রম করে, এটি স্বল্পমেয়াদে একটি ঊর্ধ্বমুখী প্রবণতার সংকেত দেয় এবং এটি একটি সোনার ক্রস ক্রয় সংকেত হিসাবে বিবেচিত হয়। যখন দ্রুত এমএ ধীর এমএ এর নীচে অতিক্রম করে, এটি একটি স্বল্পমেয়াদী নিম্নমুখী প্রবণতার সংকেত দেয় এবং এটি একটি মৃত্যু ক্রস বিক্রয় সংকেত হিসাবে বিবেচিত হয়।

সুবিধা

বাস্তবায়ন সহজ এবং সহজেই বোঝা যায়, কম প্যারামিটার এবং অতিরিক্ত ফিটিংয়ের সম্ভাবনা কম।
মুভিং এভারেজগুলি দামের সুগম ওঠানামা করে এবং গোলমালের দ্বারা বিভ্রান্ত হওয়া এড়ানোর জন্য কিছু ভবিষ্যদ্বাণীমূলক ক্ষমতা রাখে।
তুলনামূলকভাবে ছোট পরিমাণে ব্যবহার, সর্বোচ্চ ব্যবহার খুব বেশি হবে না।
বেশিরভাগ বাজার পরিস্থিতিতে, বিশেষ করে ট্রেন্ডিং মার্কেটে ভাল কাজ করে।

ঝুঁকি

ব্যাপ্তি-সীমাবদ্ধ বাজারে মিথ্যা সংকেত তৈরির প্রবণতা।
মুভিং মিডিয়ায় বিলম্ব রয়েছে এবং ট্রেন্ডের অনুকূল প্রবেশ এবং প্রস্থান পয়েন্টগুলি মিস করতে পারে।
স্টপ লস সেটিং না থাকলে বড় ক্ষতি হতে পারে।
ভুল প্যারামিটার টিউনিং কৌশল কর্মক্ষমতা প্রভাবিত করে।

স্টপ লস সেট করে ঝুঁকি নিয়ন্ত্রণ করা যায়। সঠিক পরামিতি নির্বাচন কৌশল কর্মক্ষমতা উন্নত করতে পারেন।

উন্নতকরণ

সর্বোত্তম পরামিতি খুঁজে পেতে বিভিন্ন এমএ দৈর্ঘ্য সমন্বয় পরীক্ষা করুন।
ফিল্টারিং এবং সিগন্যালের গুণমান উন্নত করার জন্য অন্যান্য প্রযুক্তিগত সূচক যোগ করুন।
ঝুঁকি নিয়ন্ত্রণের জন্য গতিশীল স্টপ লস সেট করুন।
এন্ট্রি এবং আউটপুট অপ্টিমাইজ করার জন্য অস্থিরতা মেট্রিক অন্তর্ভুক্ত করুন।
পজিশনের আকার এবং অর্থ ব্যবস্থাপনা অপ্টিমাইজ করুন।

সিদ্ধান্ত

সংক্ষেপে, সরল চলমান গড় ক্রসওভার একটি সহজ এবং ব্যবহারিক প্রবণতা অনুসরণকারী কৌশল। এটি চলমান গড়ের সূচক বৈশিষ্ট্যগুলি ব্যবহার করে প্রবণতা পরিবর্তনগুলি সনাক্ত করে। প্রধান সুবিধাগুলি হ'ল সহজ বাস্তবায়ন, বোধগম্যতা এবং তুলনামূলকভাবে ছোট ড্রডাউন। প্রধান অসুবিধা হ'ল সম্ভাব্য মিথ্যা সংকেত, বিলম্ব প্রকৃতি। পরামিতি অপ্টিমাইজেশন, স্টপ লস সেটিং এবং অন্যান্য সূচকগুলির সাথে সংমিশ্রণের মাধ্যমে কৌশলটি আরও উন্নত করা যেতে পারে।

/*backtest
start: 2023-12-01 00:00:00
end: 2023-12-31 23:59:59
period: 1h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=5
strategy("Simple Moving Average Crossover", overlay=true)

// Input parameters
fastLength = input(10, title="Fast MA Length")
slowLength = input(30, title="Slow MA Length")
stopLossPercent = input(1, title="Stop Loss Percentage")

// Calculate moving averages
fastMA = ta.sma(close, fastLength)
slowMA = ta.sma(close, slowLength)

// Buy condition: Fast MA crosses above Slow MA
buyCondition = ta.crossover(fastMA, slowMA)

// Sell condition: Fast MA crosses below Slow MA
sellCondition = ta.crossunder(fastMA, slowMA)

// Plot moving averages as lines
plot(fastMA, color=color.blue, title="Fast MA", linewidth=2)
plot(slowMA, color=color.red, title="Slow MA", linewidth=2)

// Execute trades based on conditions
if (buyCondition)
    strategy.entry("Buy", strategy.long)

if (sellCondition)
    strategy.close("Buy")

// Set stop loss level
stopLossLevel = close * (1 - stopLossPercent / 100)
strategy.exit("Sell", from_entry="Buy", loss=stopLossLevel)

আরো

2019 FMZ - সমস্ত অধিকার সংরক্ষিত